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남들과는 다른 나만의 스타일로 인테리어를 하고 싶으신가요? 나만의집 이 도와드리겠습니다!
가구는 한번 구매하면 오래 사용하고 가격대가 비교적 높기 때문에 신중하게 구매한다는 특징이 있습니다.
하지만, 가구를 구매할 때에는 많은 수의 상품 중에서 인기 있는 상품에만 노출이 되며,
개인 취향에 맞는 상품을 찾으려면 많은 시간을 들여야 합니다.
나만의집은 이러한 문제점을 개선하고자 사용자의 선호에 기반한 개인 맞춤 상품을 추천해줍니다!
오늘의집 사이트에 사용자들이 자신의 인테리어를 소개하는 글이 있습니다.
인테리어 소개글에 포함된 아이템들을 글쓴이가 선호하는 아이템으로 간주하여서
User-Item Interaction 데이터로 사용하였습니다.
데이터 개요, 수집 방법 및 업데이트, 특성, 전처리, ERD 등의 자세한 내용은
나만의집 프로젝트 데이터 에서 확인하실 수 있습니다.
개인 맞춤형 인테리어 상품 추천이라는 목표 달성을 위한 추천 모델은 다음 네가지 조건을 충족해야 합니다.
- 개인화
- User-Free
- Sparse Data 학습 가능
- 빠른 Inference
이러한 조건을 충족하는 모델로 Multi-DAE 모델을 선정하였습니다.
모델과 관련된 자세한 내용은
나만의집 프로젝트 모델 에서 확인하실 수 있습니다.
Cold Start 문제는 추천 프로젝트의 단골 이슈입니다.
아이템 소비내역이 없는 신규 사용자에게는 어떻게 상품을 추천해줄 수 있을까요?
Convolutional AutoEncoder를 이용하여 인테리어 이미지를 벡터화하여 문제를 풀어나갔습니다.
Cold Start 문제를 해결해나가는 과정은
Cold Start 문제 개선하기 에서 확인하실 수 있습니다.
- 회원가입을 진행합니다.
- 회원가입이 완료되었다면 로그인을 합니다.
- 개인 맞춤 추천된 상품들이 메인 페이지를 구성합니다.
- 마음에 드는 상품들에 '좋아요' 버튼을 눌러줍니다.
- '좋아요' 된 상품들은 마이 페이지에서 확인할 수 있습니다.
- 상품 페이지에서 유사한 연관 상품을 제공합니다.
- '새로운 추천 받기' 버튼을 누르면 더욱 정밀한 개인 맞춤형 추천을 받을 수 있습니다.
Project Contents와 관련된 자세한 내용은
나만의집 프로젝트 UI & UX 에서 확인하실 수 있습니다.
A/B Test를 진행하여 인테리어 상품 추천 모델이 얼마나 다양한 상품을 제공하는지를 확인하였습니다.
추천 모델과 인기도 모델을 비교한 결과 추천 모델이 보다 다양한 상품을 제공하는 것으로 나타났습니다.
자세한 내용은 발표 영상과 발표 자료에서 확인하실 수 있습니다!
| Svelte | npm |
|---|---|
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| FastAPI | poetry |
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| GCP | MySQL |
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Naver Connect Foundation boostcamp AI Tech 4th,
Team RAYN, Recommendation is All You Need
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| 강태훈 | 권준혁 | 김다은 | 류지수 | 유영서 |
프로젝트에 대한 더 많은 내용이 궁금하신가요?
프로젝트를 진행하면서 배운 📡Tech Talks📡
다양한 이슈와 문제를 해결해나가는 과정을 그린 💯Trouble Shooting💯
프로젝트의 방향성과 미래를 그린
개발에 필요한 유용한 내용을 모아둔 🔮Tips🔮
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